Diss. Göteborg : Göteborgs universitet, 2006.

Univ., Diss.--Frankfurt (Main), 2005.

Konstanz, Univ., Diplomarb., 2004.

Laktatkonzentrationszeitkurven nach akuter körperlicher Belastung und im Stufentest haben sich ebenso wie der Dauerleistungstest in der sportwissenschaftlichen Leistungsdiagnostik etabliert. Beide Verfahren erlauben, die Leistungsfähigkeit von Sportlern einzuschätzen und die Trainingsbelastung optimal entsprechend der Sportdisziplin zu steuern. Der Unterarm-Ischämie-Test dient dazu, Muskelerkrankungen auf der Basis von Laktat- und Ammoniakkonzentration zu differenzieren. Die Laktat-Konzentrations-Zeitkurven nach akuter Belastung, im Stufentest oder im Dauerleistungstest sowie im Unterarm-Ischämietest werden vorwiegend deskriptiv durch Parameter wie die maximale Laktatkonzentration oder Leistung bei bestimmter Laktatkonzentration ausgewertet. Das Ziel der vorliegenden Untersuchung ist, pharmakokinetische Modelle für auf der Laktatkonzentration basierende Tests zu prüfen und deren praktische Relevanz zu diskutieren. Dabei können der akute Belastungstest und der Vorderarm-Ischämietest wegen eines ähnlichen Laktatprofils (Peak-Kurven), der Dauerleistungstest (kumulative Kurven) und der Stufentest (stetig monoton steigende Kurven) getrennt betrachtet werden. Die Routinelaktatprofile von 13 männlichen Freizeitsportlern (Alter: 20-35 Jahre), die sich einem 3 Minuten dauernden akuten ergometrischen Leistungstest unterzogen, wurden zur Modellbildung herangezogen. Der Unterarm-Ischämietest wurde bei acht Patienten im Alter zwischen 20 und 45 Jahren, bei denen bei Aufnahme die Verdachtsdiagnose einer Muskelerkrankung des Glukose- oder Eiweißstoffwechsels bestand, durchgeführt. Wird die Laktatkonzentrationszeitkurve, oder im Ischämietest auch der Ammoniakkonzentrationzeitkurve, als Summe eines Produktions- und Eliminationsvorgangs, dagestellt, lassen sich zusätzliche Informationen gewinnen. Blutlaktatkonzentrationen (Cb(t)) nach akuter ergometrischer Belastung wurden mittels nichtlinearer Regression an das Grundmodell Cb(t)=Co+B*(exp(-Lp*t )-exp(-Le*t)) angepasst, wobei Co der Ruhelaktatkonzentration und B einer Konstanten entsprechen. Die Laktatproduktionsrate (Lp) und Laktateliminationsrate (Le) differenzieren zwischen der Laktatproduktion einerseits und der Laktatelimination andererseits. Der Quotient Lp/P (P=erbrachte Leistung) stellt ein standardisiertes Maß für die Laktatproduktion im Muskel dar. Dagegen charakterisiert der Quotient Le/P die Elimination des Laktats aus dem Blutkompartiment. Über die Beziehung HWZp = ln2/Lp und HWZe = ln2/Le können die entsprechenden Halbwertszeiten berechnet werden. Eine reine Laktatproduktionszeitkurve (Cp(t)) lässt sich über die Beziehung Cp(t) = Cb(t) + Le*( ∫Cb(t)-Co*t) rekonstruieren und zeigt anschaulich den Verlauf der Laktatproduktion. Die Produktionszeitkurve erreicht im Verlauf der Elimination asymptotisch einen Maximalwert (Pm) und kann, identische Verteilungsvolumina des Laktats (Vdl) vorausgesetzt, über die Beziehung Ml = Vdl * Pm Informationen über die insgesamt freigesetzte Laktatmenge (Ml) geben. 19 gesunde Probanden unterzogen sich einem standardisierten Stufentest unter folgenden Bedingungen: Vor Beginn der Bergtour (Meereshöhe, SLa), nach Ankunft auf 1700 m (1700a), nach 10tägigem moderaten Training (Bergwandern zwischen 1700 und 3000m, 6 h pro Tag) auf 1700 m (1700b) sowie nach 4 Wochen (kein spezifisches Training) erneut auf Meereshöhe (SLb). Primäres Ziel der Auswertung war, mit der Potenzfunktion der allgemeinen Form Y(x) = A+ B * X^C den funktionalen Zusammenhang zwischen Laktatkonzentration und Belastung bzw. Herzfrequenz und Belastung zu beschreiben. Neben den modellabhängigen Faktoren (Ordinatenabschnitt, Steigungsfaktor, Exponent) ließen sich durch die AUC(70-280) (Area under the curve 70 bis 280 Watt Leistung) das Ausmaß der Laktatproduktion, die entsprechende mittlere Konzentration (Cm) und durch die Laktatkonzentrationen bei 70 und 280 Watt (LT-70, LT-280) der Laktatanstieg charakterisieren. Der Dauerleistungstest hat sich neben dem akuten ergometrischen Belastungstest in der sportmedizinischen Leistungsdiagnostik als Methode etabliert. Bisher konzentrierte sich die Auswertung auf die maximalen Blutlaktatkonzentrationen im steady state. Die Autoren schlagen verschiedene Modelle vor, sowohl empirische als auch mechanistische, um die Laktatkonzentrationszeitkurve im Dauerleistungstest zu beschreiben. Neben der maximalen Konzentration können nach Berechnung der Modellkurven durch nichtlineare Regression Konzentrationen zu definierten Bedingungen (z. B. LT20 = Laktat nach 20 Minuten) oder die Steigung der Kurve beurteilt werden. Darüber hinaus lässt sich die AUC (Area under the curve) als Ausmaß für die Laktatbildung während des Dauerleistungstests mit der Trapezregel bestimmen. Zusammenfassend zeigen die Untersuchungen, dass in allen Verfahren der Laktatdiagnostik, dem akuten Belastungstest, der Standardergometrie, dem Laktatischämietest und dem Dauerleistungstest, signifikante und praktikable pharmakokinetische Modelle berechnet werden können. Sie erlauben es, die Ergebnisse mittels Modellparametern zu quantifizieren und zu vergleichen. / Lactate concentration versus time curves following acute physical exercise, the standard exercise test using increasing levels of work load and the steady state exercise test have been established methods to characterise the fitness of athletes and to control training intensity. The ischemic forearm exercise test (IFET) is used to detect metabolic disorders of muscles based on lactate and ammonia concentration during exercise under ischemia. Lactate concentration curves following acute exercise, standard ergometries and steady state tests as well as IFET are generally analysed descriptively, i. e. maximum lactate concentrations or work load with regard to defined lactate concentrations are used. The primary objective of this study was to assess pharmacokinetic models for lactate in exercise tests and to discuss the relevance in sports science. For practical purpose, the models used in acute and IFET (asymmetric peak curves), the steady state exercise test (cumulative curves) and standard exercise tests (continuously increasing function) are dealt with separately. Routine lactate profiles of 13 male nonprofessional athletes (age: 20-35) years who underwent an acute ergometry lasting 3 minutes were used to assess different pharmacokinetic models. An IFET was performed in 8 patients (Age: 20-45 years) supposed to have disorders of glucose metabolism or lack of myoadenylate deaminase. Lactate concentration versus time curves were fitted by means of non-linear regression to different kinetic models. The modified basic curve Cb(t)=Co+B*(exp(-Lp*t )-exp(-Le*t)), where Cb denotes the baseline concentration, B a constant, Le denotes the lactate elimination constant and Lp the “absorption or production” constant, yielded remarkable nonlinear regression results in for both test settings. Lactate concentration versus time curves in acute exercise tests are mostly assessed descriptively by means of parameters such as maximum concentration or workload with regard to specified lactate levels. Additional diagnostic information can be obtained, if production and elimination processes of the concentration versus time curve are separated. Production rate (Lp) and elimination rate (Le) of lactate are to define the shape of the curve. The ratio Lp/P (P=performance, work load), where Lp denotes the workload of the ergometer, can be considered as a standardized criterion of lactate production in the muscle. On the contrary, the ratio Le/P characterizes the elimination process from the vascular compartment. The corresponding half-lives [Tp, Te] are obtained using the relations Tp = ln2/Lp and Te = ln2/Le. The absolute lactate production versus time curve [Cp(t)] is given by the following equation: Cp(t) = Cb(t) + Le*( ∫Cb(t)-Co*t). The production versus time curve reaches a maximum value (Pm) after termination of the elimination process. If lactate has identical volumes of distribution (Vdl), Pm characterizes the total amount of lactate production (Ml) due to the relation Ml = Vdl*Pm. Nineteen healthy volunteers were exposed to a standardized exercise test at sea level (SLa), at an altitude of 1700 m before (1700a) and after a moderate 10 day mountain training (1700b), with a final control four weeks later at sea level (SLb). Vital signs, blood lactate and arterial oxygen saturation were determined prior, during or after the exercise test. The primary aim of the study was to fit the power function Y(X) = A+ B * X^C as a model for lactate versus workload and heart rate versus workload data. Apart from model characteristics (intercept, slope, exponent) the extent of lactate production could be estimated by the model independent characteristic AUC(70-280) (Area under the curve between 70 and 280 Watt) and the corresponding average concentration (Cm). The degree of lactate increase was characterized by means of the lactate concentration at 70 and 280 Watt (LT-70, LT-280), respectively. Apart from the standard and acute exercise test the steady state exercise test has gained increasing relevance in practice of sports medicine. So far, lactate curves of steady state tests were characterised by means of maximum. The author suggests several models, both empirical and mechanistic models, in order to fit lactate concentration versus time curves of the steady state ergometry. In addition to the maximum lactate concentration fitted nonlinear regression curves allow to assess the concentrations at defined conditions (e.g. LT20=lactate after 20 minutes of steady state workload, EC50 of the Emax model) or the slope of the curve. Moreover, the AUC(0-tx) – a measure for the extent of lactate production – can be calculated using the trapezoidal rule. In conclusion, in all lactate based tests, acute and standard ergometry, ischemic forearm test and steady state exercise test, concentration versus time data were fitted suitable pharmacokinetic models which allow to quantify and compare the results.

Laktatkonzentrationszeitkurven nach akuter körperlicher Belastung und im Stufentest haben sich ebenso wie der Dauerleistungstest in der sportwissenschaftlichen Leistungsdiagnostik etabliert. Beide Verfahren erlauben, die Leistungsfähigkeit von Sportlern einzuschätzen und die Trainingsbelastung optimal entsprechend der Sportdisziplin zu steuern. Der Unterarm-Ischämie-Test dient dazu, Muskelerkrankungen auf der Basis von Laktat- und Ammoniakkonzentration zu differenzieren. Die Laktat-Konzentrations-Zeitkurven nach akuter Belastung, im Stufentest oder im Dauerleistungstest sowie im Unterarm-Ischämietest werden vorwiegend deskriptiv durch Parameter wie die maximale Laktatkonzentration oder Leistung bei bestimmter Laktatkonzentration ausgewertet. Das Ziel der vorliegenden Untersuchung ist, pharmakokinetische Modelle für auf der Laktatkonzentration basierende Tests zu prüfen und deren praktische Relevanz zu diskutieren. Dabei können der akute Belastungstest und der Vorderarm-Ischämietest wegen eines ähnlichen Laktatprofils (Peak-Kurven), der Dauerleistungstest (kumulative Kurven) und der Stufentest (stetig monoton steigende Kurven) getrennt betrachtet werden. Die Routinelaktatprofile von 13 männlichen Freizeitsportlern (Alter: 20-35 Jahre), die sich einem 3 Minuten dauernden akuten ergometrischen Leistungstest unterzogen, wurden zur Modellbildung herangezogen. Der Unterarm-Ischämietest wurde bei acht Patienten im Alter zwischen 20 und 45 Jahren, bei denen bei Aufnahme die Verdachtsdiagnose einer Muskelerkrankung des Glukose- oder Eiweißstoffwechsels bestand, durchgeführt. Wird die Laktatkonzentrationszeitkurve, oder im Ischämietest auch der Ammoniakkonzentrationzeitkurve, als Summe eines Produktions- und Eliminationsvorgangs, dagestellt, lassen sich zusätzliche Informationen gewinnen. Blutlaktatkonzentrationen (Cb(t)) nach akuter ergometrischer Belastung wurden mittels nichtlinearer Regression an das Grundmodell Cb(t)=Co+B*(exp(-Lp*t )-exp(-Le*t)) angepasst, wobei Co der Ruhelaktatkonzentration und B einer Konstanten entsprechen. Die Laktatproduktionsrate (Lp) und Laktateliminationsrate (Le) differenzieren zwischen der Laktatproduktion einerseits und der Laktatelimination andererseits. Der Quotient Lp/P (P=erbrachte Leistung) stellt ein standardisiertes Maß für die Laktatproduktion im Muskel dar. Dagegen charakterisiert der Quotient Le/P die Elimination des Laktats aus dem Blutkompartiment. Über die Beziehung HWZp = ln2/Lp und HWZe = ln2/Le können die entsprechenden Halbwertszeiten berechnet werden. Eine reine Laktatproduktionszeitkurve (Cp(t)) lässt sich über die Beziehung Cp(t) = Cb(t) + Le*( ∫Cb(t)-Co*t) rekonstruieren und zeigt anschaulich den Verlauf der Laktatproduktion. Die Produktionszeitkurve erreicht im Verlauf der Elimination asymptotisch einen Maximalwert (Pm) und kann, identische Verteilungsvolumina des Laktats (Vdl) vorausgesetzt, über die Beziehung Ml = Vdl * Pm Informationen über die insgesamt freigesetzte Laktatmenge (Ml) geben. 19 gesunde Probanden unterzogen sich einem standardisierten Stufentest unter folgenden Bedingungen: Vor Beginn der Bergtour (Meereshöhe, SLa), nach Ankunft auf 1700 m (1700a), nach 10tägigem moderaten Training (Bergwandern zwischen 1700 und 3000m, 6 h pro Tag) auf 1700 m (1700b) sowie nach 4 Wochen (kein spezifisches Training) erneut auf Meereshöhe (SLb). Primäres Ziel der Auswertung war, mit der Potenzfunktion der allgemeinen Form Y(x) = A+ B * X^C den funktionalen Zusammenhang zwischen Laktatkonzentration und Belastung bzw. Herzfrequenz und Belastung zu beschreiben. Neben den modellabhängigen Faktoren (Ordinatenabschnitt, Steigungsfaktor, Exponent) ließen sich durch die AUC(70-280) (Area under the curve 70 bis 280 Watt Leistung) das Ausmaß der Laktatproduktion, die entsprechende mittlere Konzentration (Cm) und durch die Laktatkonzentrationen bei 70 und 280 Watt (LT-70, LT-280) der Laktatanstieg charakterisieren. Der Dauerleistungstest hat sich neben dem akuten ergometrischen Belastungstest in der sportmedizinischen Leistungsdiagnostik als Methode etabliert. Bisher konzentrierte sich die Auswertung auf die maximalen Blutlaktatkonzentrationen im steady state. Die Autoren schlagen verschiedene Modelle vor, sowohl empirische als auch mechanistische, um die Laktatkonzentrationszeitkurve im Dauerleistungstest zu beschreiben. Neben der maximalen Konzentration können nach Berechnung der Modellkurven durch nichtlineare Regression Konzentrationen zu definierten Bedingungen (z. B. LT20 = Laktat nach 20 Minuten) oder die Steigung der Kurve beurteilt werden. Darüber hinaus lässt sich die AUC (Area under the curve) als Ausmaß für die Laktatbildung während des Dauerleistungstests mit der Trapezregel bestimmen. Zusammenfassend zeigen die Untersuchungen, dass in allen Verfahren der Laktatdiagnostik, dem akuten Belastungstest, der Standardergometrie, dem Laktatischämietest und dem Dauerleistungstest, signifikante und praktikable pharmakokinetische Modelle berechnet werden können. Sie erlauben es, die Ergebnisse mittels Modellparametern zu quantifizieren und zu vergleichen. / Lactate concentration versus time curves following acute physical exercise, the standard exercise test using increasing levels of work load and the steady state exercise test have been established methods to characterise the fitness of athletes and to control training intensity. The ischemic forearm exercise test (IFET) is used to detect metabolic disorders of muscles based on lactate and ammonia concentration during exercise under ischemia. Lactate concentration curves following acute exercise, standard ergometries and steady state tests as well as IFET are generally analysed descriptively, i. e. maximum lactate concentrations or work load with regard to defined lactate concentrations are used. The primary objective of this study was to assess pharmacokinetic models for lactate in exercise tests and to discuss the relevance in sports science. For practical purpose, the models used in acute and IFET (asymmetric peak curves), the steady state exercise test (cumulative curves) and standard exercise tests (continuously increasing function) are dealt with separately. Routine lactate profiles of 13 male nonprofessional athletes (age: 20-35) years who underwent an acute ergometry lasting 3 minutes were used to assess different pharmacokinetic models. An IFET was performed in 8 patients (Age: 20-45 years) supposed to have disorders of glucose metabolism or lack of myoadenylate deaminase. Lactate concentration versus time curves were fitted by means of non-linear regression to different kinetic models. The modified basic curve Cb(t)=Co+B*(exp(-Lp*t )-exp(-Le*t)), where Cb denotes the baseline concentration, B a constant, Le denotes the lactate elimination constant and Lp the “absorption or production” constant, yielded remarkable nonlinear regression results in for both test settings. Lactate concentration versus time curves in acute exercise tests are mostly assessed descriptively by means of parameters such as maximum concentration or workload with regard to specified lactate levels. Additional diagnostic information can be obtained, if production and elimination processes of the concentration versus time curve are separated. Production rate (Lp) and elimination rate (Le) of lactate are to define the shape of the curve. The ratio Lp/P (P=performance, work load), where Lp denotes the workload of the ergometer, can be considered as a standardized criterion of lactate production in the muscle. On the contrary, the ratio Le/P characterizes the elimination process from the vascular compartment. The corresponding half-lives [Tp, Te] are obtained using the relations Tp = ln2/Lp and Te = ln2/Le. The absolute lactate production versus time curve [Cp(t)] is given by the following equation: Cp(t) = Cb(t) + Le*( ∫Cb(t)-Co*t). The production versus time curve reaches a maximum value (Pm) after termination of the elimination process. If lactate has identical volumes of distribution (Vdl), Pm characterizes the total amount of lactate production (Ml) due to the relation Ml = Vdl*Pm. Nineteen healthy volunteers were exposed to a standardized exercise test at sea level (SLa), at an altitude of 1700 m before (1700a) and after a moderate 10 day mountain training (1700b), with a final control four weeks later at sea level (SLb). Vital signs, blood lactate and arterial oxygen saturation were determined prior, during or after the exercise test. The primary aim of the study was to fit the power function Y(X) = A+ B * X^C as a model for lactate versus workload and heart rate versus workload data. Apart from model characteristics (intercept, slope, exponent) the extent of lactate production could be estimated by the model independent characteristic AUC(70-280) (Area under the curve between 70 and 280 Watt) and the corresponding average concentration (Cm). The degree of lactate increase was characterized by means of the lactate concentration at 70 and 280 Watt (LT-70, LT-280), respectively. Apart from the standard and acute exercise test the steady state exercise test has gained increasing relevance in practice of sports medicine. So far, lactate curves of steady state tests were characterised by means of maximum. The author suggests several models, both empirical and mechanistic models, in order to fit lactate concentration versus time curves of the steady state ergometry. In addition to the maximum lactate concentration fitted nonlinear regression curves allow to assess the concentrations at defined conditions (e.g. LT20=lactate after 20 minutes of steady state workload, EC50 of the Emax model) or the slope of the curve. Moreover, the AUC(0-tx) – a measure for the extent of lactate production – can be calculated using the trapezoidal rule. In conclusion, in all lactate based tests, acute and standard ergometry, ischemic forearm test and steady state exercise test, concentration versus time data were fitted suitable pharmacokinetic models which allow to quantify and compare the results.

In der hier vorliegenden Arbeit wurde die Validität von Aufmerksamkeits- und Konzentrationstests untersucht. Im Vordergrund stand dabei die Frage nach dem Einfluss verschiedener kritischer Variablen auf die prädiktive Validität in diesen Tests, insbesondere der Itemschwierigkeit und Itemhomogenität, der Testlänge bzw. des Testverlaufs, der Testdiversifikation und der Validität im Kontext einer echten Personalauslese. In insgesamt fünf Studien wurden die genannten Variablen systematisch variiert und auf ihre prädiktive Validität zur (retrograden und konkurrenten) Vorhersage von schulischen und akademischen Leistungen (Realschule, Abitur, Vordiplom/Bachelor) hin analysiert. Aufgrund der studentischen (d. h. relativ leistungshomogenen) Stichprobe bestand die Erwartung, dass die Korrelationen etwas unterschätzt werden. Da die Validität in dieser Arbeit jedoch „vergleichend“ für bestimmte Tests bzw. experimentelle Bedingungen bestimmt wurde, sollte dies keine Rolle spielen. In Studie 1 (N = 106) wurde zunächst untersucht, wie schwierig die Items in einem Rechenkonzentrationstest sein sollten, um gute Vorhersagen zu gewährleisten. Dazu wurden leichte und schwierigere Items vergleichend auf ihre Korrelation zum Kriterium hin untersucht. Im Ergebnis waren sowohl leichte als auch schwierigere Testvarianten ungefähr gleich prädiktiv. In Studie 2 (N = 103) wurde die Rolle der Testlänge untersucht, wobei die prädiktive Validität von Kurzversion und Langversion in einem Rechenkonzentrationstest vergleichend untersucht wurde. Im Ergebnis zeigte sich, dass die Kurzversion valider war als die Langversion und dass die Validität in der Langversion im Verlauf abnimmt. In Studie 3 (N = 388) stand der Aspekt der Testdiversifikation im Vordergrund, wobei untersucht wurde, ob Intelligenz besser mit einem einzelnen Matrizentest (Wiener Matrizen-Test, WMT) oder mit einer Testbatterie (Intelligenz-Struktur-Test, I-S-T 2000 R) erfasst werden sollte, um gute prädiktive Validität zu gewährleisten. Die Ergebnisse sprechen klar für den Matrizentest, welcher ungefähr gleich valide war wie die Testbatterie, aber dafür testökonomischer ist. In den Studien 4 (N = 105) und 5 (N =97) wurde die prädiktive Validität zur Vorhersage von Schulleistungen im Kontext einer realen Personalauswahlsituation untersucht. Während die großen Testbatterien, Wilde-Intelligenz-Test 2 (WIT-2) und Intelligenz-Struktur-Test 2000R (I-S-T 2000 R), nur mäßig gut vorhersagen konnten, war der Komplexe Konzentrationstest (KKT), insbesondere der KKT-Rechentest ein hervorragender Prädiktor für schulische und akademische Leistungen. Auf Basis dieser Befunde wurden schließlich Empfehlungen und Anwendungshilfen für den strategischen Einsatz von Testinstrumenten in der diagnostischen Berufspraxis ausgesprochen.

In der hier vorliegenden Arbeit wurde die Validität von Aufmerksamkeits- und Konzentrationstests untersucht. Im Vordergrund stand dabei die Frage nach dem Einfluss verschiedener kritischer Variablen auf die prädiktive Validität in diesen Tests, insbesondere der Itemschwierigkeit und Itemhomogenität, der Testlänge bzw. des Testverlaufs, der Testdiversifikation und der Validität im Kontext einer echten Personalauslese. In insgesamt fünf Studien wurden die genannten Variablen systematisch variiert und auf ihre prädiktive Validität zur (retrograden und konkurrenten) Vorhersage von schulischen und akademischen Leistungen (Realschule, Abitur, Vordiplom/Bachelor) hin analysiert. Aufgrund der studentischen (d. h. relativ leistungshomogenen) Stichprobe bestand die Erwartung, dass die Korrelationen etwas unterschätzt werden. Da die Validität in dieser Arbeit jedoch „vergleichend“ für bestimmte Tests bzw. experimentelle Bedingungen bestimmt wurde, sollte dies keine Rolle spielen. In Studie 1 (N = 106) wurde zunächst untersucht, wie schwierig die Items in einem Rechenkonzentrationstest sein sollten, um gute Vorhersagen zu gewährleisten. Dazu wurden leichte und schwierigere Items vergleichend auf ihre Korrelation zum Kriterium hin untersucht. Im Ergebnis waren sowohl leichte als auch schwierigere Testvarianten ungefähr gleich prädiktiv. In Studie 2 (N = 103) wurde die Rolle der Testlänge untersucht, wobei die prädiktive Validität von Kurzversion und Langversion in einem Rechenkonzentrationstest vergleichend untersucht wurde. Im Ergebnis zeigte sich, dass die Kurzversion valider war als die Langversion und dass die Validität in der Langversion im Verlauf abnimmt. In Studie 3 (N = 388) stand der Aspekt der Testdiversifikation im Vordergrund, wobei untersucht wurde, ob Intelligenz besser mit einem einzelnen Matrizentest (Wiener Matrizen-Test, WMT) oder mit einer Testbatterie (Intelligenz-Struktur-Test, I-S-T 2000 R) erfasst werden sollte, um gute prädiktive Validität zu gewährleisten. Die Ergebnisse sprechen klar für den Matrizentest, welcher ungefähr gleich valide war wie die Testbatterie, aber dafür testökonomischer ist. In den Studien 4 (N = 105) und 5 (N =97) wurde die prädiktive Validität zur Vorhersage von Schulleistungen im Kontext einer realen Personalauswahlsituation untersucht. Während die großen Testbatterien, Wilde-Intelligenz-Test 2 (WIT-2) und Intelligenz-Struktur-Test 2000R (I-S-T 2000 R), nur mäßig gut vorhersagen konnten, war der Komplexe Konzentrationstest (KKT), insbesondere der KKT-Rechentest ein hervorragender Prädiktor für schulische und akademische Leistungen. Auf Basis dieser Befunde wurden schließlich Empfehlungen und Anwendungshilfen für den strategischen Einsatz von Testinstrumenten in der diagnostischen Berufspraxis ausgesprochen.:1 Einführung und Ziele 2 Diagnostik von Konzentrationsfähigkeit 2.1 Historische Einordnung 2.2 Kognitive Modellierung 2.3 Psychometrische Modellierung 3 Prädiktive Validität von Konzentrationstests 3.1 Reliabilität, Konstruktvalidität, Kriterienvalidität 3.2 Konstruktions- und Validierungsstrategien 3.3 Ableitung der Fragestellung 4 Beschreibung der Fragebögen und Tests 5 Empirischer Teil 5.1 Studie 1 - Itemschwierigkeit 5.1.1 Methode 5.1.2 Ergebnisse 5.1.3 Diskussion 5.2 Studie 2 - Testverlängerung und Testverlauf 5.2.1 Methode 5.2.2 Ergebnisse 5.2.3 Diskussion 5.3 Studie 3 - Testdiversifikation 5.3.1 Methode 5.3.2 Ergebnisse 5.3.3 Diskussion 5.4 Studie 4 - Validität in realer Auswahlsituation (I-S-T 2000 R) 5.4.1 Methode 5.4.2 Ergebnisse 5.4.3 Diskussion 5.5 Studie 5 - Validität in realer Auswahlsituation (WIT-2) 5.5.1 Methode 5.5.2 Ergebnisse 5.5.3 Diskussion 6 Diskussion 128 6.1 Sind schwierige Tests besser als leichte Tests? 6.2 Sind lange Tests besser als kurze Tests? 6.3 Sind Testbatterien besser als Einzeltests? 6.4 Sind Tests auch unter „realen“ Bedingungen valide? 6.5 Validität unter realen Bedingungen - Generalisierung 7 Theoretische Implikationen 8 Praktische Konsequenzen 9 Literaturverzeichnis Anhang